MA, Burlington - District Avenue

1500 District Avenue, Burlington, united states, 01803
El lugar está convenientemente ubicado en el centro del distrito comercial de Burlington, directamente accesible desde la I-...

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Descubra nuestros cursos

Building Kafka Solutions with Confluent

14 horas
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at engineers who wish to use Confluent (a distribution of Kafka) to build and manage a real-time data processing platform for their applications. By the end of this training, participants will be able to:
  • Install and configure Confluent Platform.
  • Use Confluent's management tools and services to run Kafka more easily.
  • Store and process incoming stream data.
  • Optimize and manage Kafka clusters.
  • Secure data streams.
Format of the Course
  • Interactive lecture and discussion.
  • Lots of exercises and practice.
  • Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
  • This course is based on the open source version of Confluent: Confluent Open Source.
  • To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
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Una introducción práctica al procesamiento de flujo

21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (in situ o remota), los participantes aprenderán a configurar e integrar diferentes marcos Stream Processing con los sistemas de almacenamiento de big data existentes y las aplicaciones de software y microservicios relacionados. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure diferentes Stream Processing marcos, como Spark Streaming y Kafka Streaming.
  • Comprender y seleccionar el marco más adecuado para el trabajo.
  • Procesamiento de datos de forma continua, concurrente y registro por registro.
  • Integre Stream Processing soluciones con bases de datos, almacenes de datos, lagos de datos, etc. existentes.
  • Integre la biblioteca de procesamiento de flujos más adecuada con aplicaciones empresariales y microservicios.
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Apache Kafka for Python Programmers

7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que deseen utilizar las funciones de Apache Kafka en la transmisión de datos con Python. Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar Apache Kafka para monitorear y administrar condiciones en flujos de datos continuos utilizando Python programación.
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Creación de aplicaciones de procesamiento de flujo con Kafka Streams

7 horas
Kafka Streams es una biblioteca del lado del cliente para la creación de aplicaciones y microservicios cuyos datos se transmiten desde y hacia un sistema de mensajería Kafka. Tradicionalmente, Apache Kafka ha confiado en Apache Spark o Apache Storm para procesar datos entre productores de mensajes y consumidores. Al llamar a Kafka Streams API desde dentro de una aplicación, los datos se pueden procesar directamente dentro de Kafka, pasando por alto la necesidad de enviar los datos a un clúster separado para su procesamiento. En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo integrar Kafka Streams en un conjunto de aplicaciones Java de muestra que pasan datos desde y hacia Apache Kafka para el procesamiento de flujo. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprenda las características y ventajas de Kafka Streams frente a otros marcos de procesamiento de flujos
  • Procesar datos de flujo directamente dentro de un clúster de Kafka
  • Escriba una aplicación Java o Scala o microservicio que se integre con Kafka y Kafka Streams
  • Escribe un código conciso que transforme los temas de entrada de Kafka en temas de salida de Kafka
  • Construye, empaqueta y despliega la aplicación
Audiencia
  • Desarrolladores
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
Notas
  • Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para hacer arreglos.
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Samza para el Procesamiento de la Secuencia

14 horas
Apache Samza es un marco computacional asíncrono de código abierto casi en tiempo real para el procesamiento de flujos. Utiliza Apache Kafka para mensajería y Apache Hadoop YARN para tolerancia a fallas, aislamiento de procesador, seguridad y administración de recursos. Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor presenta los principios detrás de los sistemas de mensajería y el procesamiento distribuido de flujo, mientras acompaña a los participantes a través de la creación de un proyecto basado en Samza y la ejecución de trabajos. Al final de esta capacitación, los participantes podrán: Usa Samza para simplificar el código necesario para producir y consumir mensajes
Desacoplar el manejo de los mensajes de una aplicación
Utilice Samza para implementar cálculos asincrónicos casi en tiempo real
Utilice el procesamiento de flujo para proporcionar un mayor nivel de abstracción en los sistemas de mensajería
Audiencia
  • Desarrolladores
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Flink para Flujo Escalable y Procesamiento de Datos por Lotes

28 horas
Apache Flink es un marco de código abierto para flujo escalable y procesamiento de datos por lotes. Este curso presencial, dirigido por un instructor, presenta los principios y enfoques detrás del procesamiento distribuido de datos en secuencia y por lotes, y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación de transmisión de datos en tiempo real. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Configure un entorno para desarrollar aplicaciones de análisis de datos
  • Empaque, ejecute y monitoree las aplicaciones de transmisión de datos basadas en Flink y tolerantes a fallas
  • Administrar diversas cargas de trabajo
  • Realice análisis avanzados usando Flink ML
  • Configurar un clúster Flink multinodo
  • Mida y optimice el rendimiento
  • Integrar Flink con diferentes sistemas Big Data
  • Compare las capacidades de Flink con las de otros marcos de procesamiento de big data
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Arquitectos
  • Ingenieros de datos
  • Profesionales de analítica
  • Gerentes técnicos
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Apache NiFi para administradores

21 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (in situ o remota), los participantes aprenderán a implementar y administrar Apache NiFi en un entorno de laboratorio en vivo. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Apachi NiFi.
  • Obtenga, transforme y administre datos de fuentes de datos dispares y distribuidas, incluidas bases de datos y lagos de big data.
  • Automatice los flujos de datos.
  • Habilite el análisis de streaming.
  • Aplique varios enfoques para la ingesta de datos.
  • Transfórmate Big Data y conviértete en información empresarial.
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Apache NiFi para desarrolladores

7 horas
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts, los participantes aprenderán los fundamentos de la programación basada en flujos a medida que desarrollan una serie de extensiones, componentes y procesadores de demostración utilizando Apache NiFi. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Comprenda la arquitectura de NiFi y los conceptos de flujo de datos.
  • Desarrolle extensiones utilizando NiFi y API de terceros.
  • Desarrollar a medida su propio procesador Apache Nifi.
  • Ingiera y procese datos en tiempo real de formatos de archivo y fuentes de datos dispares y poco comunes.
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Curso de Apache Storm

28 horas
Apache Storm es un motor de computación distribuido en tiempo real que se utiliza para habilitar la inteligencia empresarial en tiempo real. Lo hace al permitir que las aplicaciones procesen de forma confiable flujos de datos ilimitados (a.k.a. procesamiento de flujo). "Storm es para procesar en tiempo real lo que Hadoop es para el procesamiento por lotes". En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo instalar y configurar Apache Storm, luego desarrollarán e implementarán una aplicación Apache Storm para procesar Big Data en tiempo real. Algunos de los temas incluidos en esta capacitación incluyen:
  • Apache Storm en el contexto de Hadoop
  • Trabajando con datos ilimitados
  • Cálculo continuo
  • Análisis en tiempo real
  • Procesamiento distribuido de RPC y ETL
¡Solicite este curso ahora! Audiencia
  • Desarrolladores de software y ETL
  • Profesionales de mainframe
  • Científicos de datos
  • Analistas de Big Data
  • Profesionales de Hadoop
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Apache Apex: Procesamiento de Big Data-in-Motion

21 horas
Apache Apex es una plataforma nativa de YARN que unifica la transmisión y el procesamiento por lotes. Procesa big data-in-motion de una manera que es escalable, de rendimiento, tolerante a fallas, con estado, seguro, distribuido y de fácil operación. Este curso en vivo dirigido por un instructor presenta la arquitectura de procesamiento de flujo unificado de Apache Apex y guía a los participantes a través de la creación de una aplicación distribuida usando Apex en Hadoop. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Comprender los conceptos de canalización de procesamiento de datos, como conectores para fuentes y sumideros, transformaciones de datos comunes, etc.
  • Cree, escale y optimice una aplicación Apex
  • Procesar flujos de datos en tiempo real de manera confiable y con mínima latencia
  • Utilice Apex Core y la biblioteca Apex Malhar para permitir el desarrollo rápido de aplicaciones
  • Use la API Apex para escribir y reutilizar el código Java existente
  • Integra Apex en otras aplicaciones como un motor de procesamiento
  • Sintonizar, probar y escalar aplicaciones Apex
Audiencia
  • Desarrolladores
  • Arquitectos empresariales
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Unified Batch and Stream Processing with Apache Beam

14 horas
Apache Beam is an open source, unified programming model for defining and executing parallel data processing pipelines. It's power lies in its ability to run both batch and streaming pipelines, with execution being carried out by one of Beam's supported distributed processing back-ends: Apache Apex, Apache Flink, Apache Spark, and Google Cloud Dataflow. Apache Beam is useful for ETL (Extract, Transform, and Load) tasks such as moving data between different storage media and data sources, transforming data into a more desirable format, and loading data onto a new system. In this instructor-led, live training (onsite or remote), participants will learn how to implement the Apache Beam SDKs in a Java or Python application that defines a data processing pipeline for decomposing a big data set into smaller chunks for independent, parallel processing. By the end of this training, participants will be able to:
  • Install and configure Apache Beam.
  • Use a single programming model to carry out both batch and stream processing from withing their Java or Python application.
  • Execute pipelines across multiple environments.
Format of the Course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
  • This course will be available Scala in the future. Please contact us to arrange.
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Apache Ignite: Mejora la Velocidad, la Escala y la Disponibilidad con la Informática en la Memoria

14 horas
Apache Ignite es una plataforma informática en memoria que se encuentra entre la aplicación y la capacidad de datos para mejorar la velocidad, la escala y la disponibilidad. En este entrenamiento en vivo dirigido por un instructor, los participantes aprendieron los principios detrás del almacenamiento persistente y puro en la memoria a medida que avanzan en la creación de un proyecto de ejemplo de computación en memoria. Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
  • Utilice Ignite para la memoria en la memoria, la persistencia en disco y una base de datos en memoria puramente distribuida
  • Logre la persistencia sin sincronizar los datos a una base de datos relacionales
  • Use Ignite para llevar a cabo SQL y Uniones Distribuidas
  • Mejore el rendimiento moviendo los datos más cerca de la CPU, usando la RAM como almacenamiento
  • Extienda conjuntos de datos en un clúster para lograr la escalabilidad horizontal
  • Integre Ignite con RDBMS, NoSQL, Hadoop y procesadores de aprendizaje automático
Audiencia
  • Desarrolladores
Formato del curso
  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica
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Confluent KSQL

7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores que desean implementar Apache Kafka procesamiento de secuencias sin escribir código. Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
  • Instale y configure Confluent KSQL.
  • Configure una canalización de procesamiento de secuencias utilizando solo comandos SQL (sin codificación Java o Python).
  • Lleve a cabo el filtrado de datos, las transformaciones, las agregaciones, las uniones, las ventanas y la sesión completamente en SQL.
  • Diseñe e implemente consultas interactivas y continuas para la transmisión de ETL y análisis en tiempo real.
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Spark Streaming with Python and Kafka

7 horas
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Massachusetts (en línea o en el sitio) está dirigida a ingenieros de datos, científicos de datos y programadores que deseen utilizar Spark Streaming funciones en el procesamiento y análisis de datos en tiempo real. Al final de esta capacitación, los participantes podrán usar Spark Streaming para procesar flujos de datos en vivo para su uso en bases de datos, sistemas de archivos y paneles en vivo.
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Testimonios (13)

Sufficient hands on, trainer is knowledgable

Chris Tan
Curso - A Practical Introduction to Stream Processing

Las explicaciones eran muy buenas, si bien algunas preguntas pudieron ahorrarse si se hubieran tocado esos puntos al inicio de los temas se notó un buen dominio y experiencia en el tema.

Alan Jaime Rodríguez García - BANCO DE MEXICO
Curso - Stream Processing with Kafka Streams

Recalling/reviewing keypoints of the topics discussed.

Paolo Angelo Gaton - SMS Global Technologies Inc.
Curso - Building Stream Processing Applications with Kafka Streams

Muy poco, se me dificulto mucho y mas por que entre desfasado, no tome los primeras sesiones.

Rolando García - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

El conocer que hay un programa que tiene muchas aplicaciones potenciales para el trabajo que desarrollo

Jorge Alberto Martinez - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

La interación del profesor con el alumno, que esperaba a cada alumno jy explicaba si era necesario repetidas veces.

Daniela Guadalupe Tenorio Rodríguez - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

En realidad todo estuvo interesante

Alvaro Lopez Zenteno Cato - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

Los temas los maneja muy bien y resuelve las dudas, además nos llevaba paso a paso en las prácticas.

Francisco Javier Hernández Sánchez - OIT para México y Cuba
Curso - Apache NiFi for Administrators

La exposicion del maestro

SANDRA RAMIREZ - Organización Internacional del Trabajo
Curso - Apache NiFi for Developers

La exposición Excelente

SANDRA RAMIREZ - Organización Internacional del Trabajo
Curso - Apache NiFi for Developers

Virtual environment working well and trainer positive attitude

Wojciech Lukawski - Orsted Polska sp. z o.o.
Curso - Apache NiFi for Developers

I liked trainer's attitude and choice of examples. Trainer was very willing to help and answer questions. Trainer tried to go with as many examples as possible, even though we were short on time.

Waldemar Sobiecki - Orsted Polska sp. z o.o.
Curso - Apache NiFi for Developers

The trainer is very polite, tolerant, helpful. I was not afraid to ask for help when I couldn't handle something myself. I like that most of the exercises we did together without splitting into separate groups or by ourselves. That way we could ask questions on regular basis.

Elżbieta Doniek - Orsted Polska sp. z o.o.
Curso - Apache NiFi for Developers

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